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Commit 1df309e

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‎17_二叉查找树/binary_search_tree/index.html

Lines changed: 7 additions & 7 deletions
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@@ -240,9 +240,9 @@
240240
<div class="section">
241241

242242
<h1 id="bst">二叉查找树(BST)</h1>
243-
<p>二叉树的一种应用就是来实现堆，今天我们再看看用二叉查找树。
244-
前面有章节说到了查找操作，包括线性查找和二分查找，线性查找效率比较低，二分又要求必须是有序的序列，
245-
为了维持有序插入的代价比较高。能不能有一种插入和查找都比较快的数据结构呢？二叉查找树就是这样一种结构，可以高效地插入和查询节点。</p>
243+
<p>二叉树的一种应用就是来实现堆，今天我们再看看用二叉查找树(Binary Search Tree, BST)。
244+
前面有章节说到了查找操作，包括线性查找、二分查找、哈希查找等，线性查找效率比较低，二分又要求必须是有序的序列，
245+
为了维持有序插入的代价比较高、哈希查找效率很高但是浪费空间。能不能有一种插入和查找都比较快的数据结构呢？二叉查找树就是这样一种结构，可以高效地插入和查询节点。</p>
246246
<h1 id="bst_1">BST 定义</h1>
247247
<p>二叉查找树是这样一种二叉树结构，它的每个节点包含一个 key 和它附带的数据，对于每个内部节点 V：</p>
248248
<ul>
@@ -394,7 +394,7 @@ <h4 id="_6">删除有两个孩子的内部节点</h4>
394394
<p><img alt="" src="../predecessor_successor.png" /></p>
395395
<p>12 在中序遍历中的逻辑前任和后继分别是 4 和 23 节点。于是我们还有一种方法来删除 12 这个节点：</p>
396396
<ul>
397-
<li>找到节点待删除节点 N(12) 的后继节点 S(23)</li>
397+
<li>找到待删除节点 N(12) 的后继节点 S(23)</li>
398398
<li>复制节点 S 到节点 N</li>
399399
<li>删除节点 S</li>
400400
</ul>
@@ -413,14 +413,14 @@ <h4 id="_6">删除有两个孩子的内部节点</h4>
413413
subtree.right = self._bst_remove(subtree.right, key)
414414
return subtree
415415
else: # 找到了需要删除的节点
416-
if subtree.left is None and subtree.right is None: # left node
416+
if subtree.left is None and subtree.right is None: # 叶节点，返回 None 把其父亲指向它的指针置为 None
417417
return None
418418
elif subtree.left is None or subtree.right is None: # 只有一个孩子
419419
if subtree.left is not None:
420-
return subtree.left
420+
return subtree.left # 返回它的孩子并让它的父亲指过去
421421
else:
422422
return subtree.right
423-
else: # 俩孩子
423+
else: # 俩孩子，寻找后继节点替换
424424
successor_node = self._bst_min_node(subtree.right)
425425
subtree.key, subtree.value = successor_node.key, subtree.value
426426
subtree.right = self._bst_remove(subtree.right, successor_node.key)

‎17_二叉查找树/bst.py

Lines changed: 3 additions & 3 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -97,14 +97,14 @@ def _bst_remove(self, subtree, key):
9797
subtree.right = self._bst_remove(subtree.right, key)
9898
return subtree
9999
else: # 找到了需要删除的节点
100-
if subtree.left is None and subtree.right is None: # left node
100+
if subtree.left is None and subtree.right is None: # 叶节点，返回 None 把其父亲指向它的指针置为 None
101101
return None
102102
elif subtree.left is None or subtree.right is None: # 只有一个孩子
103103
if subtree.left is not None:
104-
return subtree.left
104+
return subtree.left # 返回它的孩子并让它的父亲指过去
105105
else:
106106
return subtree.right
107-
else: # 俩孩子
107+
else: # 俩孩子，寻找后继节点替换
108108
successor_node = self._bst_min_node(subtree.right)
109109
subtree.key, subtree.value = successor_node.key, subtree.value
110110
subtree.right = self._bst_remove(subtree.right, successor_node.key)

‎18_图与图的遍历/graph/index.html

Lines changed: 2 additions & 18 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -350,29 +350,13 @@ <h3 id="dfs">DFS</h3>
350350

351351

352352
print('dfs:')
353-
dfs(GRAPH, 'A')
353+
dfs(GRAPH, 'A') # A B C I D G F E H
354354

355-
&quot;&quot;&quot;
356-
DFS_SEARCHED = set()
357-
358-
359-
def dfs(graph, start):
360-
if start not in DFS_SEARCHED:
361-
print(start)
362-
DFS_SEARCHED.add(start)
363-
for node in graph[start]:
364-
if node not in DFS_SEARCHED:
365-
dfs(graph, node) # 递归访问邻居节点
366-
367-
368-
print('dfs:')
369-
dfs(GRAPH, 'A')
370-
&quot;&quot;&quot;
371355
</code></pre>
372356

373357
<h1 id="_5">思考题</h1>
374358
<ul>
375-
<li>DFS 中我们使用到了递归，请你用栈来改写这个函数？</li>
359+
<li>DFS 中我们使用到了递归，请你用栈来改写这个函数？（代码里有答案，我建议你先尝试自己实现）</li>
376360
</ul>
377361
<h1 id="_6">延伸阅读</h1>
378362
<p>图的算法还有很多，这里就不一一列举了，感兴趣的读者可以继续阅读一下材料。</p>

‎index.html

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -479,5 +479,5 @@ <h2 id="_19">本电子书制作和写作方式</h2>
479479

480480
<!--
481481
MkDocs version : 0.17.3
482-
Build Date UTC : 2018-05-25 00:05:58
482+
Build Date UTC : 2018-05-27 00:14:18
483483
-->

‎search/search_index.json

Lines changed: 6 additions & 6 deletions
Large diffs are not rendered by default.

‎sitemap.xml

Lines changed: 24 additions & 24 deletions
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@@ -4,111 +4,111 @@
44

55
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66
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7-
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7+
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99
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1010

1111

1212

1313
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1414
<loc>/00_课程简介之笨方法学算法/why_and_how_to_learn/</loc>
15-
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15+
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1818

1919

2020

2121
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2222
<loc>/01_抽象数据类型和面向对象编程/ADT_OOP/</loc>
23-
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23+
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3030
<loc>/02_数组和列表/array_and_list/</loc>
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31+
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3434

3535

3636

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4242

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<loc>/04_队列/queue/</loc>
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5050

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5454
<loc>/05_栈/stack/</loc>
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5858

5959

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6262
<loc>/06_算法分析/big_o/</loc>
63-
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<loc>/07_哈希表/hashtable/</loc>
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<loc>/10_递归/recursion/</loc>
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102102
<loc>/11_线性查找与二分查找/search/</loc>
103-
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110110
<loc>/12_基本排序算法/basic_sort/</loc>
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@@ -117,19 +117,19 @@
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<loc>/13_高级排序算法/advanced_sorting/</loc>
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<loc>/14_树与二叉树/tree/</loc>
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<loc>/18_图与图的遍历/graph/</loc>
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<loc>/19_python内置常用算法和数据结构/builtins/</loc>
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